Google DeepMind: Gemini 2.5 Pro (06-05) — Мощный прорыв в агентном ИИ

В задачах программирования модель лидирует на HumanEval и SWE-bench. Google заявляет об улучшении качества кода и снижении количества ошибок в интеграционных тестах. Однако эксперты по безопасности отмечают, что отчет по рискам, опубликованный через недели после релиза, был назван 'meager' и вызывает обеспокоенность в профессиональном сообществе.

Скорость ответа оптимизирована для агентов. Модель способна выполнять код и анализировать его результаты в реальном времени, что критично для инструментов автоматизации разработки.

• ARC-AGI-2: 77.1%
• SWE-bench: Top-tier performance
• HumanEval: Улучшенный код

API ценообразование и тарифы

Стоимость использования Gemini 2.5 Pro доступна через Google Vertex AI. Для разработчиков важно понимать структуру затрат при масштабировании. Цена за входные токены составляет $12.00 за миллион, а за выходные токены — $36.00 за миллион. Это делает модель конкурентоспособной по сравнению с аналогами премиум-класса.

Существует бесплатная квота для тестирования в рамках Google Cloud Free Tier, но она ограничена небольшим количеством запросов. Для коммерческих проектов необходимо настроить бюджет и лимиты через Cloud Console. Оптимизация запросов (например, использование кэширования) может существенно снизить итоговую стоимость.

В отличие от некоторых конкурентов, здесь нет разделения на 'Flash' и 'Pro' в рамках одного аккаунта без доплат. Вы платите за модель, которую используете, что упрощает бюджетирование.

• Вход (Input): $12.00 / 1M токенов
• Выход (Output): $36.00 / 1M токенов
• Платформа: Google Vertex AI

Сравнение с конкурентами

Для объективной оценки стоит сравнить Gemini 2.5 Pro с другими лидерами рынка. В таблице ниже представлены ключевые метрики. Gemini 2.5 Pro выигрывает у большинства конкурентов по размеру контекстного окна и способности к многошаговому планированию. Однако в задачах, требующих мгновенной генерации текста без глубокого анализа, конкуренты могут быть быстрее.

Claude 3.5 Sonnet остается сильным соперником в области безопасности и написания текста, но уступает в обработке видео. GPT-4o демонстрирует высокую скорость, но контекстное окно часто ограничено меньшим объемом для сложных задач.

• Преимущество: Глубокий анализ контекста
• Недостаток: Высокая стоимость вывода
• Специализация: Код и Рeasoning

Сценарии использования

Gemini 2.5 Pro идеально подходит для создания автономных агентов, способных самостоятельно планировать и выполнять задачи в среде разработки. Это включает рефакторинг кода, написание тестов и деплой изменений. Интеграция с RAG-системами позволяет создавать умных помощников, работающих на базе внутренней документации компании.

В области анализа данных модель способна обрабатывать видео и аудио, извлекая ключевые метрики и создавая отчеты. Для научных исследований это открывает возможности по анализу больших массивов экспериментальных данных без необходимости ручной обработки.

Разработчики могут использовать модель для генерации архитектурных решений и проектирования баз данных, что значительно ускоряет процесс стартапа.

• Автоматизация разработки (Coding Agents)
• Анализ видео и аудио данных
• Расширенные RAG системы

Начало работы

Доступ к Gemini 2.5 Pro осуществляется через Google Cloud Console. Необходимо создать проект и подключить Vertex AI SDK. Для Python используется библиотека `google-cloud-aiplatform`, которая позволяет отправлять запросы напрямую к модели.

API endpoint доступен по стандартному адресу для Vertex AI. Рекомендуется использовать асинхронные вызовы для задач, требующих больших объемов токенов, чтобы избежать блокировки соединений. Документация обновлена для новой версии 06-05.

Для локального тестирования можно использовать бесплатные квоты, но для продакшена необходимо настроить ключи API и ограничения на стоимость.

• SDK: Python, Node.js, Go
• Консоль: Vertex AI
• Документация: Google AI

Comparison

API Pricing — Input: $1.25 / Output: $10 / Context: 1M Tokens

Sources